混沌工程,是一种提高技术架构弹性能力的复杂技术手段。Chaos工程经过实验可以确保系统的可用性。混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中,也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制造故障,测试系统在各种压力下的行为,识别并修复故障问题,避免造成严重后果。
它,被描述为“在分布式系统上进行实验的学科,目的是建立对系统承受生产环境中湍流条件能力的信心。”。
混沌工程和其他方法之间的主要区别在于,混沌工程是一种生成新信息的实践,而故障注入是测试一种情况的一种特定方法。当想要探索复杂系统可能出现的不良行为时,注入通信延迟和错误等失败是一种很好的方法。但是我们也想探索诸如流量激增,激烈竞争,拜占庭式失败,以及消息的计划外或不常见的组合。如果一个面向消费者的网站突然因为流量激增而导致更多收入,我们很难称之为错误或失败,但我们仍然对探索系统的影响非常感兴趣。同样,故障测试以某种预想的方式破坏系统,但没有探索更多可能发生的奇怪场景,那么不可预测的事情就可能发生。
混沌工程以实验发现系统性弱点。这些实验通常遵循四个步骤:
1.定义并测量系统的“稳定状态”。首先精确定义指标,表明您的系统按照应有的方式运行。 Netflix使用客户点击视频流设备上播放按钮的速率作为指标,称为“每秒流量”。请注意,这更像是商业指标而非技术指标;事实上,在混沌工程中,业务指标通常比技术指标更有用,因为它们更适合衡量用户体验或运营。
2.创建假设。与任何实验一样,您需要一个假设来进行测试。因为你试图破坏系统正常运行时的稳定状态,你的假设将是这样的,“当我们做X时,这个系统的稳定状态应该没有变化。”为什么用这种方式表达?如果你的期望是你的动作会破坏系统的稳定状态,那么你会做的第一件事会是修复问题。混沌工程应该包括真正的实验,涉及真正的未知数。
3.模拟现实世界中可能发生的事情,目前有如下混沌工程实践方法:模拟数据中心的故障、强制系统时钟不同步、在驱动程序代码中模拟I/O异常、模拟服务之间的延迟、随机引发函数抛异常。通常,您希望模拟可能导致系统不可用或导致其性能降低的场景。首先考虑可能出现什么问题,然后进行模拟。一定要优先考虑潜在的错误。 “当你拥有非常复杂的系统时,很容易引起出乎意料的下游效应,这是混沌工程寻找的结果之一,”“因此,系统越复杂,越重要,它就越有可能成为混沌工程的候选对象。”
4.证明或反驳你的假设。将稳态指标与干扰注入系统后收集的指标进行比较。如果您发现测量结果存在差异,那么您的混沌工程实验已经成功 - 您现在可以继续加固系统,以便现实世界中的类似事件不会导致大问题。或者,如果您发现稳定状态可以保持,那么你对该系统的稳定性大可放心。
为了能够更体感、有效率地描述故障,我们优先分析了P1和P2的故障(P是阿里对故障等级的描述),提出一些通用的故障场景并按照IaaS层、PaaS层、SaaS层的角度绘制了故障画像。
目前比较好用的工具,展示选用阿里的chaosblade工具进行演示。
https://chaosblade-io.gitbook.io/chaosblade-help-zh-cn/blade-create-k8s
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